| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 网络拓扑控制的研究 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的研究的内容和章节安排 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 移动Ad Hoc网络拓扑控制及进化计算概述 | 第18-30页 |
| 2.1 Ad Hoc移动网络拓扑控制 | 第18-20页 |
| 2.1.1 拓扑控制的定义 | 第18页 |
| 2.1.2 拓扑控制的目标 | 第18-19页 |
| 2.1.3 拓扑控制的方法 | 第19-20页 |
| 2.2 遗传算法的概述 | 第20-25页 |
| 2.2.1 遗传算法的基本思想 | 第20-21页 |
| 2.2.2 遗传算法的基本框架 | 第21-22页 |
| 2.2.3 遗传算法的特点及其基本问题 | 第22-24页 |
| 2.2.4 遗传算法的应用 | 第24-25页 |
| 2.3 单目标和多目标优化 | 第25-28页 |
| 2.3.1 单目标优化 | 第25-26页 |
| 2.3.2 多目标优化 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于遗传算法优化的最大化网络生存周期的拓扑控制 | 第30-44页 |
| 3.1 数学模型 | 第31-33页 |
| 3.1.1 网络模型 | 第31页 |
| 3.1.2 节点能量消耗模型 | 第31-33页 |
| 3.2 基于遗传算法的模型求解 | 第33-39页 |
| 3.2.1 优化模型 | 第33页 |
| 3.2.2 模型求解 | 第33-39页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 3.3.1 仿真场景设置 | 第39页 |
| 3.3.2 仿真结果 | 第39-41页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-44页 |
| 第四章 最大化网络生存周期与最小能量消耗的拓扑控制 | 第44-54页 |
| 4.1 数学模型 | 第45-48页 |
| 4.2 模型求解 | 第48-50页 |
| 4.2.1 加权模型求解 | 第48页 |
| 4.2.2 NSGAII算法 | 第48-50页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第50-53页 |
| 4.3.1 实验平台及设置 | 第50-51页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第51-52页 |
| 4.3.3 实验分析 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论和展望 | 第54-56页 |
| 5.1 研究结论 | 第54-55页 |
| 5.2 研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 作者简介 | 第62-63页 |
